ハイパーネットワーク社会研究所 さんが中小企業庁から今年度も受託された「情報モラル啓発セミナー」の仙台会場にて、お話をさせていただくことになりました。 いままでとは違い、「危ない！怖い！気をつけましょう！」ではなく、「こんなふうに活用しています／できます」のお話が聞ける構成になっているとのこと。 会場参加だけでなく、オンライン配信（リアルタイム）もありますので、ご興味ある方、ぜひお申込みください。 日時◯2026年11月10日（火） 13:30 ～ 16:30 対象◯中小企業・小規模企業者、個人事業主の方々をはじめ、情報を取り扱う全ての方 ※一般の方も参加いただけます。 費用◯無料 会場◯ 仙台市中小企業活性化センター セミナールーム１ > セミナーご案内ページはこちら

2年ぶりの福岡でのお仕事です。 9月30日、福岡県の子育て支援センター職員向け研修会にて、講師を担当することとなりました。 この事業全体が、ありがちな「スマホに子守りをさせないで」の呼びかけでは終わらない、デジタルが生活の中にあることを前提に「リアルな遊びとのバランスのとり方」に目を向けた、現実的かつ実効性の高い組み立てになっているのが特徴です。 わたくしが担当するのは、基礎研修部分。題して「デジタル時代の保護者支援〜現状理解と伴走のための土台づくり〜」。やや硬いですが、、、。 受講対象者が限定されてはしまいますが、ぜひとも良い内容にしたいと張り切っています。 現地でお会いできるみなさま、どうぞよろしくお願いいたします。 詳細はこちらをご覧ください。（事業受託者のページです） https://tkproject.jp/r8fukuoka_kenshu/

毎年この時期になると、自治体や企業のご担当者から、12月の人権週間・人権月間に向けた講演や研修のご相談をいただきます。今年もご依頼を承っていますので、あらためてご案内します。 当方が手がけるテーマは、デジタル社会、インターネットやSNS、そして生成AIと人権の関わりが中心です。ネットでの誹謗中傷、プライバシー、子どものSNS利用、AIが投げかける新しい人権の課題——いずれも「一人ひとりの意識が足りないから起きる」と片づけられがちですが、私はそうは考えていません。人の心理と、それを増幅する仕組みの両面から捉え直すことで、聞き手が自分ごととして持ち帰れる時間にすることを大切にしています。 講演の内容や対象、これまでの実績については、特設ページにまとめています。 ▶ デジタル社会と人権 — SNS・AI・プライバシーの時代に（講演テーマ詳細） 対象は、自治体の人権啓発行事、企業・団体の人権研修、教育機関での講演など。オンライン・対面のいずれにも対応しています。企画の全体像に応じて構成を調整しますので、まずはお気軽にご相談ください。 講演・研修のご相談、お見積もりは、高橋大洋が代表を務める株式会社ミヤノモリ・ラボラトリーで承っています。 ▶ お問い合わせ・ご相談はこちら（株式会社ミヤノモリ・ラボラトリーのサイトが開きます）

「生成」って訳語が、ボタンのかけ違いを生んでいるのでは？という仮説について、note記事を書いてみました。 職場でも、家庭でも、生成AIを恐れすぎるか、期待しすぎるかになっているのではないか。 そのどちらも「生成」という聞き慣れない言葉が引き金を引いていると考えています。 そして、その誤解を解くことが、活用促進のカギを握るはず。 お時間ある時にぜひご笑覧ください。 note.com 「生成AIは「創造」しない――Creative AIではなく、Generative AIという用語の本当の意味を確かめよう」

先日、「 AIの『定額使い放題』が終わり始めた 」という記事で、トークンの使用量と仕事の成果は比例しない、と書きました。あの記事の終わりで、エージェントに任せた処理の多くが「やり直しと検証」に消えているという推計――AIコーディングで実際に製品コードとして出荷されたのは、トークン費用のわずか18%だった――に触れました。 今回の記事では、その「検証」を正面から取り上げます。ここでいう「検証」とは、AIの出した答えを、自分の目的に合っているか判断し、必要に応じて修正して使うことまで含む作業のことです。前回が「何にAIを使うか＝仕事の切り分け」の話だったとすれば、今回はその次、「AIに上手に仕事をさせられる人はそこにいるのか」の話です。 AI導入のコスト（使用トークンに応じた支払）と、業務の成果が直接には結びつかないという認識は、米国の巨大企業でも広がりつつあります。メタの技術担当役員は社内メモで、「トークンの使用量はいかなる成果の指標にもならない」と社員を戒めたと報じられました。 彼らはAIへの支払いコストの急騰という痛い失敗を目の当たりにして、ようやくこの“当たり前”にたどり着いたわけですが、後発の私たちが学ぶべきは、その結論からさらに一段深いところです。 結論から言えば、AIの本当のコストは、生成ではなく検証の側にある。だから 投資すべきは、トークンよりも先に、検証できる人だ と、私は考えています。 AIは人間を不要にするのではなく、仕事の重心を変える 多くの人が、生成AIは「人を不要にする」道具だと考えています。けれど実際に起きているのは、その逆です。 AIを導入した職場では、情報を集め・加工するコストが速く・安くなったぶん、業務の重心が「生み出すこと」から「確かめること」へと移りました。情報収集・情報処理の一次コストは下がっても、その検証のコストは下がらない。むしろ、AIを使えば使うほど、確かめる手間の重みはより前面へと出てきます。 経産省の検討会に提出されたボストンコンサルティンググループの試算＊でも、同じ方向が示されています。ホワイトカラーの仕事では、資料や文章を「作成する」作業は大きく減り、その分、解くべき問いの立て方や、出力の品質確認・レビューに時間を割くようになる。人の仕事は消えるのではなく、その重心が「作る」から「見極める」へ移るのです。 ...

 「AI」と聞いた時、まず何を思い浮かべるでしょうか。 2026年の現在、ChatGPTのような対話型のサービスを思い浮かべる方が多いはずです。チャット画面に質問を打ち込めば、文章でも要約でも翻訳でも返してくれる、いわゆる「生成AI」ですね。 でも実際には、クルマの自動ブレーキ（画像認識処理）にも、スマートフォンの顔認証にも、AIが組み込まれています。私たちは、対話型のAIに毎日触れるより前から、こうした「別の種類のAI」に囲まれて暮らしてきました。 考えてみると、この数年で生成AI自体の呼び方そのものもずいぶん変わりました。 2022年末に登場したころは「生成系AI」と呼ばれていたものが、いまでは単に「AI」と呼ばれることも珍しくありません。 これは生成AIが社会に普及した証です。けれど同時に、それ以前からわたしたちの社会で実用化されていたAIが、言葉の上では見えなくなっていくということでもあります。 興味深いのは、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が、この流れには安易に乗っていないことです。 IPAは2024年の調査（ AI利用時のセキュリティ脅威・リスク調査報告書 ）の時点でも、今年6月に公表された最新の調査でも、AIを「生成AI」と「判定（分類）AI」の二つに分けて扱い続けています。つまり、生成AIブーム以前からある「従来のAI」を、視界から外していない。 数字が映す、生成AI一色ではない現実 IPAによる最新の「 AIの動作・分析・利用等の説明に関する意識調査 」は、企業で実際にAIを業務利用している2000人を対象にしたものです。 この調査で、判定（分類）AIを「利用している」と答えた人は、業種を問わず、全体の63%にのぼります。生成AIの95%には及ばないものの、決して脇役の数字ではありません。 たとえば製造の現場では、異常検知や故障予測、品質判定といった形で、判定AIが当たり前のように動いています。生成AIだけがAIではないということです。 報道やSNSの熱量は、ほぼすべて生成AIに向かっているように見えます。あらゆる業種で生成AIの活用方法の試行錯誤が続く一方で、製造現場ではずいぶん前から判定AIが定着し、淡々と使われ続けている。この落差そのものが、まず押さえておきたい事実です。 判定AIとは何か ── その素朴さと説明...

2026年6月9日、アンソロピック（Anthropic）社が新しい最上位モデル「クロード・フェイブル5（Claude Fable 5）」を公開しました。セキュリティ攻撃の悪用懸念から一般公開されていない「クロード・ミュトス（Mythos）」と同等の高い性能を持つとの触れ込みです。 今回注目したいのは性能よりも、その提供のされ方です。有料プラン契約者は 6月22日までは追加料金なし で利用できますが、23日以降は「使用クレジット」——つまり使った分だけ支払う従量制——が必要になる見込みだと、同社は発表しています。 月額定額が当たり前だったAIサービスに、最上位モデルに限ってとはいえ、 使った分だけ払う仕組み が本格的に持ち込まれ始めたわけです。 これは一見、料金プランの細かい話に見えます。でも実は、組織のAI活用のあり方そのものに関わる変化だと考えています。 「使い放題」は、実は最初からなかった とはいえ、AIをある程度使い込んできた方なら、思い当たる経験があるはずです。 集中して作業していたら、突然「利用上限に達しました。あと3時間ほどお待ちください」と止められる——無料プランでも有料プランでも、ヘビーに使えば必ずぶつかる、あの壁です。 つまり定額制といっても、実際には 使い放題ではありませんでした 。料金の代わりに「待ち時間」で利用量が調整されていただけで、見えない従量制は、ずっとそこにあったのです。 なぜそんな調整が必要なのか。高性能なモデルほど、一つの答えを出すために多くの計算をします。計算が多ければ、それだけ多くの電力と設備を使う。AIの利用には、 実際の資源消費 が伴っているのです。従来型のソフトウェア使い放題とは事業のコスト構造が大きく違う。 これまでは、その資源の制約は、事業者側が「待ち時間」という形で吸収してくれていました。あるいは競争の観点で、事業者が呑み込んでいた部分もあったはずです。でも、最上位クラスのモデルになると、その計算量の増加コストはもう吸収しきれない。 つまり今回の従量制化は、これまで待ち時間として隠れていたコストが、 追加料金という見える形に「ついに変わった 」 、ということだと受け止めることができそうです。 （運営会社はなんとか定額制を維持したいとは表明していますが）。 だとすれば今後、「どの仕事にどのモデルを使うか」というコスト...